(实习报告模版)我国粮食生产与相关投入的计量模型分析
我国粮食生产与相关投入的分析
09丁颖班
摘要：“民以食为天”，粮食是宝中之宝，世界上任何国家都注重粮食生产，我们中国也不例外，中国以7%的土地养活了世界22%的人口，取得举世瞩目的成果。但是应该清醒地看到，在生产实践过程中存在不少问题,制约了我国粮食生产安全。本文将从农业化肥施用量、粮食播种面积、成灾面积、农业机械总动力、农业劳动力等几个方面分析，应用计量模型，分析得出粮食生产函数，比较分析农业化肥施用量、粮食播种面积、成灾面积、农业机械总动力、农业劳动力对粮食生产的不同影响，并提出相应的政策建议。
关键字：粮食生产影响因素经济模型政策建议
1文献综述
李子奈教授（1999）[1]采用了农用化肥施用量、粮食播种面积、成灾面积、农业机械动力农业劳动力五个指标，根据1983~1995 我国的粮食生产数据拟合出了关于我国粮食生产的线性回归模型。赵俊晔、李秀峰、王川（2006）[2]采用逐步回归和灰色关联分析的方法对1991~2004 年影响我国粮食产量变化的主要因素进行了分析，发现有效灌溉面积与粮食产量一直保持高的关联度，成灾面积与粮食产量的关联度仅次于有效灌溉面积，在此基础上对提高我国粮食生产科技支撑能力、稳定发展粮食生产提出了建议。朱再清、陈昉源（2006）[3] 利用湖北省1993 年和2003 年粮食生产的截面数据，运用OLS 法建立1993 年和2003 年
湖北省粮食产量的回归模型，就不同时期粮食生产投入要素对产出的弹性进行了比较分析，找出了弹性变化的内在原因及粮食生产中存在的问题，并提出了相应的对策。梁子谦、李小军（2006）[4]选取了15 个指标，通过建立因子分析模型，对中国粮食单产和播种面积的影响因子进行了实证分析，研究结果表明，对粮食单产影响最大的因子是科技进步水平，其次是物质投入因子、环境与气候因子和政策因子；对粮食播种面积影响最大的因子是资源及科技因子，其次是比较效益及政策因子。贾金荣、朱捷（2007）[5]通过分析认为，在农村经济获得一定发展并全面引入市场经济机制和随着我国成功入世之后，家庭联产承包责任制下我国粮食生产的激励机制已经失效，政府必须尽快构建适应市场经济体制的激励机制，以保证我国粮食生产水平的稳定和提高。此外，沈颖（2006）[6]、谢杰（2007）[7]、王晓丽（2008）[8]、刘定惠和朱超洪（2009）[9]、李晔和崔岩（2009）[10]都对粮食生产问题做出了相关研究。
根据前人的研究经验，本文将从影响粮食产量的可能因素进行分析，例如农业化肥施用量、粮食播种面积、成灾面积、农业机械总动力、农业劳动力等，得出粮食生产函数的经济模型，分析对粮食生产的显著影响因素，并结合分析的结果，提出一些建设性的建议。
2粮食生产量影响因素的实证分析
2.1理论假说
根据农业经济学有关理论,在一定限度内，粮食产出量与农业化肥施用量、粮食播种面积、农业机械总动力、农村劳动力数量呈现正相关关系，即化肥、播种面积农业机械动力、劳动力投入越多，则粮食产量越高；而粮食产量与成灾面积呈现负相关关系，即成灾面积越多，则粮食产量越少。
2.2 影响因素的选取
粮食产量，以此作为建立经济模型的被解释变量。农业化肥施用量，化肥的施用量对粮食的产量产生一定的影响，我国从化肥的研发到使用，使粮食的产量有所提高，故选择其为解释变量，分析化肥的使用量对粮食产量的影响力度。粮食播种面积，中国的粮食播种面积在逐年的减少，这对于我们粮食的产量也有一定的影响，所以选择它为解释变量，分析其对粮食产量是正相关还是负相关。成灾面积，我国是一个频繁发展自然灾害的国家之一，旱灾、水灾、台风等，对我国的粮食的产量造成一定的影响，所以将其作为解释变量，分析其过粮食产量的影响到底有多大。农业机械总动力，随着科学技术的发展，农业生产越来越趋向于机械化，在国外很过都是依靠机械化的生产，使得粮食产量有很大的提高，所以以其为解释变量，分析农业机械化的应用多我国粮食产量的影响。农村劳动力，劳动力是农业发展的保障，农业的发展离不开劳动力，所以以它为解释变量，分析其对粮食产量的影响
2.3数据的收集和整理
根据以上分析，我们选取1983—2010年中国粮食产量（Y），农业化肥施用量（X1）, 粮食播种面积（X2）,成灾面积（X3）,农业机械总动力（X4）,农业劳动（X5）的数据作为实例，进行分析。
表1 我国1983-2010年农业主要统计指标
年份粮食产量/万吨
（Y）农业化肥施用
量/万千克
（X1）
粮食播种面积
/千公顷（X2）
成灾面积/公顷
（X3）
农业机械总动
力/万千瓦
（X4）
农业劳动力/万
人（X5）
1983 38728 1660 114047 16209 18022 31151 1984 40731 1740 112884 15264 19497 30868 1985 37911 1776 108845 22705 20913 31130 1986 39151 1931 110933 23656 22950 31254 1987 40208 1999 111268 20393 24836 31663 1988 39408 2142 110123 23945 26575 32249 1989 40755 2357 112205 24449 28067 33225 1990 44624 2590.3 113466 17819 28707.7 38914 1991 43529 2805.1 112314 27814 29388.6 39098 1992 44264 2930.2 110560 25893 30308.4 38699 1993 45649 3151.9 110509 23134 31816.6 37680 1994 44510 3317.9 109544 31382 33802.5 36628 1995 46662 3593.7 110060 22268 36118.1 35530 1996 50454 3827.9 112548 21234 38546.9 34820 1997 49417 3980.7 112912 30307 42015.6 34840 1998 51230 4083.7 113787 25181 45207.7 35177 1999 50839 4124.3 113161 26734 48996.1 35768 2000 46218 4146.4 108463 34374 52573.6 36043 2001 45264 4253.8 106080 31793 55172.1 36513 2002 45706 4339.4 103891 27160 57929.9 36870 2003 43070 4411.6 99410 32516 60386.5 36546
2004 46947 4636.6 101606 16297 64027.9 35269 2005 48402 4766.2 104278 19966 68397.8 33970 2006 49804 4927.7 104958 24632 72522.1 32561 2007 50160 5107.8 105638 25064 76589.6 31444 2008 52871 5239 106793 22283 82190.4 30654 2009 53082 5404.4 108986 21234 87496.1 29708 资料来源：《中国统计年鉴》（1993-2010）
3 模型的回归
说明:为了更准确的预测，我们使用对数模型，设W=logY Zi=logXi
设粮食生产函数为W=β0+β1Z1+β2Z2+β3Z3+β4Z4+β5Z5+u (u为随机干扰项)
3.2用OLS法估计模型
Dependent Variable:W
Method: Least Squares
Date: 05/10/11 Time: 20:54
Sample: 1983 2009
C -4.007830 1.892866 -2.117334 0.0463
Z1 0.382770 0.050915 7.517826 0.0000
Z2 1.213195 0.127152 9.541261 0.0000
Z3 -0.081278 0.015787 -5.148490 0.0000
Z4 -0.047701 0.043658 -1.092593 0.2869
R-squared 0.982553 Mean dependent
10.72154
var
Adjusted R-squared 0.978399 S.D. dependent var 0.100377
S.E. of regression 0.014753 Akaike info criterion -5.40166
7
Sum squared resid 0.004570 Schwarz criterion -5.11370
4
Log likelihood 78.92251 F-statistic 236.5331
得到估计模型
W=-4.0078+0.3828Z1+1.213Z2-0.0813Z3-0.0478Z4-0.1075Z5
(-2.117) (7.52) (9.54) (-5.15) (-1.09) (-1.837)
R^2=0.9825 R1^2=0.9783
F=236.533 DW=1.908
由于R^2较大，且接近于1，而且F=236.533>F0.05(5,21)=2.68
故认为粮食生产与上述解释变量间总体线性关系显著，但由于其中X4、X5前参数估计值未
能通过t检验，而且符号的经济意义也不合理，故认为解释变量间存在多重共线性。
4 计量经济学检验
4.1多重共线性检验
(1)简单相关系数检验
Z1,z2,z3,z4,z5的相关系数如下
Z5 Z4 Z3 Z2 z1
z5 1.000000 0.015313 0.417344 -0.027438 0.203429
z4 0.015313 1.000000 0.297318 -0.656357 0.964872
z3 0.417344 0.297318 1.000000 -0.201349 0.375070
z2 -0.027438 -0.656357 -0.201349 1.000000 -0.558951
z1 0.203429 0.964872 0.375070 -0.558951 1.000000
由表格可知，X1与X4之间存在高度相关性
(2)简单的回归形式
分别做W与Z1、Z2 、Z4、Z5间的回归
(1)w=8.79+0.238Z1
(45.38) (9.96)
R^2=0.798 F=99.12 DW=0.8915
(2)w=-16.42-0.49Z2
(2.62) (-0.91)
R^2=0.032 F=0.825 DW=0.302
(3)w=8.859+0.1757Z4
(34.32) (7.22)
R^2=0.676 F=52.162 DW=0.633
(4)w=9.222+0.144Z5
(3.63) (0.59)
R^2=0.0137 F=0.348 DW=0.2199
可见，粮食生产受农业化肥施用量的影响最大，与经验相符合，因此选（1）作为初始的回归模型
(3)逐步回归
将其他解释变量分别导入上述初始回归模型，寻找最佳回归方案
t检验
第二步，引入Z3，拟合优度再次提高，且参数符号合理，变量也通过t检验，只有DW值
落入了无法判断的区域，但有LM检验知仍不存在一阶自相关性
第三步，引入Z4，尽管拟合优度很高，但X4的未能通过t检验，而且符号不合理
第四步，去掉Z4，引入Z5，拟合优度仍有所提高，但Z5未能通过t检验
所以得到W关于Z1，Z2，Z3,的线性方程
W=-5.96+0.33Z1+1.29Z2-0.09Z3
(-4.99) (32.35) (13.06) (-5.95)
R^2=0.9796 SE=0.0152 D.W=1.511 F=368.37
Dependent Variable: LOG(Y)
Method: Least Squares
Date: 05/10/11 Time: 21:14
Sample: 1983 2009
C -5.960887 1.194782 -4.989098 0.0000
Z1 0.326591 0.010096 32.34840 0.0000
Z2 1.287938 0.098654 13.05511 0.0000
R-squared 0.979612 Mean dependent
10.72154
var
Adjusted R-squared 0.976953 S.D. dependent var 0.100377
S.E. of regression 0.015239 Akaike info criterion -5.39401
2
Sum squared resid 0.005341 Schwarz criterion -5.20203
6
Log likelihood 76.81916 F-statistic 368.3685
4.2序列相关性检验
从上面的回归报告可以看出，常数项为负值，不符合经济含义。下面检验模型是否存在序列相关。
首先做残差图：
从图中可以看出，相邻残差项没有明显的正相关或者负相关走向，初步判定不存在序列相关。
下面采用LM检验法：
对于前面得到的方程W=-5.96+0.33Z1+1.29Z2-0.09Z3做序列相关性分析，
一阶滞后e t=β0+β1Z1+β2Z2+β3Z3+ρ1 et-1+ξ
Dependent Variable: ET
Method: Least Squares
Date: 05/28/11 Time: 16:15
Sample(adjusted): 1984 2009
C 0.018852 1.091761 0.017268 0.9864
Z1 -0.003785 0.009414 -0.402004 0.6917
Z2 0.008393 0.090157 0.093097 0.9267
Z3 -0.008382 0.014779 -0.567131 0.5766
R-squared 0.038650 Mean dependent
0.000929
var
Adjusted R-squared -0.144464 S.D. dependent var 0.013000
S.E. of regression 0.013908 Akaike info criterion -5.54173
4
Sum squared resid 0.004062 Schwarz criterion -5.29979
2
Log likelihood 77.04254 F-statistic 0.211070
et=-0.0189-0.003785*z1+0.008*z2-0.0083*z3+0.06982*et-1
(0.017) ( -0.402) (0.093) (0.567) (0.3235)
R^2=0.03865 N=25 P=1 K=4
LM=(N-P)*R^2=0.927，该值小于显著性水平为5%、自由度为1的2
χ分布的临界值
2 0.05(1) 3.84
χ=，因此不存在一阶序列相关性，自然也不存在高阶序列相关性。
4.3 异方差检验
用怀特检验法，辅助回归模型的估计结果如下：
F-statistic 0.747482 Probability 0.663133
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 06/03/11 Time: 21:49
Sample: 1983 2009
C -4.688891 6.203960 -0.755790 0.4601
Z1 0.066609 0.123083 0.541169 0.5954
Z1^2 0.000823 0.000643 1.278998 0.2181
Z1*Z2 -0.006397 0.010166 -0.629221 0.5376
Z1*Z3 -0.000566 0.001688 -0.335084 0.7417
Z2 0.756908 1.004453 0.753552 0.4614
Z2^2 -0.030072 0.041036 -0.732830 0.4736
Z2*Z3 -0.000665 0.009687 -0.068626 0.9461
Z3 0.004845 0.107516 0.045061 0.9646
R-squared 0.283527 Mean dependent
var
0.000198
Adjusted R-squared -0.095783 S.D. dependent var 0.000227
S.E. of regression 0.000238 Akaike info criterion -13.5729
5
Sum squared resid 9.61E-07 Schwarz criterion -13.0930
1
Log likelihood 193.2348 F-statistic 0.747482
怀特估计量NR^2=7.65，该值小于5%显著性水平下、自由度为5的2
χ分布的相应临界值，2
χ0.05(3)=7.81因此不拒绝同方差假设，即不存在异方差。
最终拟合图像如下：
5模型估计参数的含义
经过以上分析，得出模型的回归方程为
W=-5.96+0.33Z1+1.29Z2-0.09Z3
(-4.99) (32.35) (13.06) (-5.95)
R^2=0.9796 SE=0.0152 D.W=1.511 F=368.37
2
R＝0.9796表明，粮食总产量的有97.96%可以由化肥施用量，粮食播种面积，成灾面积的数值来解释；
Z1的回归参数32.35表示：在其他条件不变的情况下，化肥施用量每增加１万吨，粮食产量增加32.35万吨；
Z2的回归参数1.29表示：在其他条件不变的情况下，粮食播种面积每增加1000公顷，粮食产量增加1290吨；
Z3的回归参数-0.09表示：在其他条件不变的情况下，成灾面积每减少1000公顷，粮食产量增加900吨；
6提高粮食产量的措施
从分析的结果来看，我们可以通过以下措施增加粮食产量：
6.1合理施用化肥，提高化肥利用率。
从分析的数据我们可以发现，化肥施用量每增加１万吨，粮食产量增加32.35万吨，所以合理的使用化肥，可以大大地提高粮食生产量。
6.2保护耕地资源，稳定粮食播种面积。
这就要求要做好农村、城镇规划建设，严格执行土地用途管制制度，严惩占用、乱用土地的行为，尽量减少耕地浪费；要鼓励并指导农民科学地进行土地开发，将荒废用地改造成可耕用地；政府要减少商业用地，少开发农业用地。
6.3加大基础设施建设，减少成灾面。
要继续做好生态农田保护工程建设，加大防护林体系、防治沙漠化和盐碱化等治理工程建设，建设各类农田水利工程，提高防灾抗灾能力。
参考文献：
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[2]. 赵俊烨，李秀峰等. 近年我国粮食产量变化的主要影响因素分析[J]. 中国食物与营养，2006（9）：9 —12.
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[4]. 梁子谦，李小军. 影响中国粮食生产的因子分析[J]. 农业经济问题，2006（11）：19—22.
[5]. 贾金荣，朱捷. 中国粮食生产激励机制及调整对策研究[J]. 财经论丛，2007（1）：20—25
[6]. 沈颖. 粮食产出波动的实证分析—以四川为例[J]. 中国物价，2006（3）：50—52
[7]. 谢杰. 中国粮食生产影响因素研究[J]. 经济问题探索，2007（9）：36—40
[8]. 王晓丽. 吉林省粮食生产影响因素的实证研究. 2008 年中国数量经济学年会论文集
[9] 中国发展研究院．中国宏观经济分析[M]．天津：南开大学出版社，1997.38．
[10] 中国统计年鉴[Z]．北京：中国统计出版社，2000-2009．
[11] 黄聪，李启明，申立银．中国建设推动力的计量模型与分析研究[J]．东南大学学报，2000,(4)．
计量经济学案例分析汇总
计量经济学案例分析1 一、研究的目的要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为元, 最低的黑龙江省仅为人均元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 从2002年《中国统计年鉴》中得到表的数据: 表 2002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入
柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数模型
柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas ）生产函数模型 齐微 辽宁工程技术大学理学院，辽宁阜新（123000） E-mail: qiwei1119@https://www.wendangku.net/doc/8814977656.html, 摘 要：柯布-道格拉斯生产函数（Cobb-Douglas production function ）用来预测国家和地区的工业系统或大企业的生产和分析发展生产的途径的一种经济数学模型，简称生产函数.本文对大量的生产数据进行处理，建立多项式拟合模型和线性规划模型对数据进行处理完成问题，对生产数据分析我们建立了多项式拟合，通过误差分析，多项式拟合模型是完全符合数据的.但通过使用线性回归方法求得的柯布-道格拉斯生产函数，通过对其进行误差分析我们知道柯布-道格拉斯生产函数与原始数据的误差比多项式拟合模型下的误差小的多. 关键词：柯布-道格拉斯生产函数；多项式拟合；线性回归 柯布-道格拉斯生产函数最初是美国数学家柯布(C.W.Cobb)和经济学家道格拉斯(P.H.Douglas)共同探讨投入和产出的关系时创造的生产函数，是在生产函数的一般形式上作了改进，引入了技术资源这一因素.他们根据有关历史资料，研究了从1899－1922年美国的资本和劳动对生产的影响，认为在技术经济条件不变的情况下，产出与投入的劳动力及资本的关系可以表示为： Y AK L αβ= 其中： Y —— 产量； A —— 技术水平； K —— 投入的资本量； L —— 投入的劳动量； ,αβ——K 和L 的产出弹性. 经济学中著名的柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas ）生产函数的一般形式为 (,),0,1Q K L aK L αβαβ=<< （1-1） 其中,,Q K L 分别表示产值、资金、劳动力，式中,,a αβ要由经济统计数据确定.现有《中国统计年鉴（2003）》给出的统计数据如表（其中总产值取自“国内生产总值”，资金 取自“固定资产投资”，劳动力取自“就业人员”）[3]. 问题1：运用适当的方法，建立产值与资金、劳动力的优化模型，并做出模型的分析与检验. 问题2：建立Cobb-Douglas 优化模型，并给出模型中参数,αβ的解释. 问题3：将几个模型做出比较与分析.
我国粮食产量的影响因素分析计量经济学模型
我国粮食产量的影响因素分析 一.研究背景： 改革开放以来，中国经济迅速发展，人口增长迅猛，对粮食的需求日益增加。粮食产量无疑成了影响中国经济发展的重大因素。同时，粮食的产量直接关系到农业劳动力的生活水平，因此，“三农”问题成为中国经济研究的热点问题，提高粮食产量，关注农村居民收入迫在眉睫。为此，本文将就粮食产量影响因素进行分析，希望从中发现一些对粮食产量关键作用的因素。 二.研究方案与数据的搜集统计： 影响粮食总产量的因素有很多，包括粮食作物耕种面积、粮食面积单产、有效灌溉面积、化肥用量、农药用量、农业机械总动力、农用塑料薄膜用量、受灾面积、成灾面积等，根据实际情况及模型建立需要选取其中五个作为研究对象，分别农业化肥施用量（x1），粮食播种面积(x2)，成灾面积(x3)，农业机械总动力(x4)，农业劳动力(x5)。表中列出了中国粮食生产的相关数据，拟建立中国粮食生产函数： 表1 中国粮食生产与相关投入资料
2000 46218 4146 108463 34374 52574 36043 2001 45264 4254 106080 31793 55172 36513 2002 45706 4339 103891 27319 57930 36870 2003 43070 4412 99410 32516 60387 36546 2004 46947 4637 101606 16297 64028 35269 2005 48402 4766 104278 19966 68398 33970 2006 49804 4928 104958 24632 72522 32561 2007 50160 5108 105638 25064 76590 31444 资料来源：《中国统计年鉴》（1995，2008）。 研究假设：农业化肥施用量（x1）与粮食产量正相关 粮食播种面积(x2) 与粮食产量正相关 成灾面积(x3) 与粮食产量负相关 农业机械总动力(x4) 与粮食产量正相关 农业劳动力(x5) 与粮食产量正相关 三、模型的估计、检验、确认 1.画散点图
计量经济学模型分析论文
计量经济学模型分析论文 工商101
我国城镇居民储蓄存款影响因素的实证分析 摘要：近年来,随着中国经济的飞速发展,一直保持在高水平上的中国储蓄率受到了越来越多国内外经济学家的关注。高储蓄率给我国经济发展带来充裕资金来源,是支持经济快速增长的重要因素。更为重要的是,源源不断的资金流保证了金融机构的流动性,增强了银行的稳定性。与此同时,也给我国经济发展带来前所未有的挑战，因为，过高的储蓄,必然伴随着投资或消费的不足。所以对影响居民储蓄的主要因素进行分析,才能在制定宏观政策上采取适当的措施,使储蓄率保持在一个适当的水平,促进经济增长。本文利用我国1982年以来的统计数字建立了可以通过各种检验的城镇居民储蓄率的模型。通过对该模型的经济含义分析可以得出可支配收入率对储蓄率的影响不大，还有利率对储蓄率的影响很小，值得注意的是，模型中的基尼系数对城镇居民的储蓄影响是相当大的。
引言(提出问题) 自1949年以来，中国储蓄率随着经济增长和收入水平提高呈不断上升趋势，因而高储蓄率也被认为是解释中国经济高速增长的一个主要因素。虽然高储蓄率总是会导致更高的收入及较高的经济增长率，但并非储蓄率越高越好，必然会存在一个最优的储蓄率。 据统计，我国近年来的实际ＧＤＰ平均每年增长９％左右，而资本的净边际产量即（MPK－δ），约为0.9%。我国的资本收益(MPK－δ)＝每年0.9％，大大低于经济的平均增长率（ｎ＋ｇ＝9％）。可见，我国的资本存量已经远远超过了黄金律水平。也就是说，当前我国的储蓄率和投资水平已经偏高，而消费率则偏低。所以我们应该降低储蓄率，减少投资，把收入的更大份额用于消费，这样就会立即提高消费水平，并最终达到更高消费水平的稳定状态。 那应该如何降低我国的储蓄率呢？下面我们将以城镇居民的数据为例进行分析。
计量经济模型选择分析报告
关于计量经济模型选择问题的初探 An Tentative Inquiry Into The Selection Of The Econometrical Models 经济学院数理经济研究所 2004级数量经济学专业硕士研究生鹏 摘要：本文试图介绍计量经济学一些常用模型的函数形式，并且以计量软件SPSS作为分析工具，以拟合优度作为评判标准，来讨论最优的经济计量模型的选择问题。 关键字：计量经济模型，SPSS，拟合优度 在研究经济变量之间的关系时，特别是初学者，通常首先想到的是选取线性回归模型。这种做法虽然能把问题简单化，使之易于处理，甚至有时候能产生比较好的效果。但总的来说，由于经济现象是纷繁复杂的，在很多情况下这么做，并不能比较准确地对客观经济的运行态势进行模拟。在实际运用中，如果不问青红皂白地把所有计量模型的设定问题，都采用线性的形式，显然是行不通的。比如把经济变量之间的非线性关系，直接用线性回归的方式去处理，这样得到的回归方程是无效的。用它来进行经济分析、政策评价和经济预测，则没有丝毫价值，甚至带来负面影响。为此我们必须根据实际问题进行具体分析，依据直觉和经验，建立与实际样本数据拟合较好的函数，再运用我们所学的知识进行参数估计和检验，使我们的成果与现实尽可能的接近。 本文试就对如何通过经济理论和经验，并借助计量软件进行模型的选择给
予一般的说明。 一、计量经济学模型的主要几种函数形式。 （1）线性模型（Linear ）。它的一般形式是： 12y x ββ=+ （1） 线性函数我们大家已经耳熟能详。这里我们不作过多介绍。 （2）抛物线模型（Quadratic ）。抛物线模型的一般形式为： 212y x x βββ=++ （2） 判断某种现象是否适合应用抛物线，可以利用“差分法”。其步骤为：首先将样本观察值按x 的大小顺序排列，然后按以下两式计算x 和y 的一阶差分t x ?、t y ?以及y 的二阶差分2t y ?。（其中1t t t x x x -?=-； 1t t t y y y -?=-；21t t t y y y -?=?-?）当t x ?接近于一常数，而△2t y ?的绝对值接近于常数时，Y 与X 之间的关系可以 用抛物线模型近似加以反映。 （3）对数函数模型（Logrithmic ）。对数函数是指数函数的反函数，其方程形式为： 01ln y x ββ=+ （3） 对数函数的特点是随着X 的增大，X 的单 位变动对因变量Y 的影响效果不断递减。 （4）立方模型（Cubic ）。其一般形式为： 230123y x x x ββββ=+++ （4） 其扩展形式是多项式模型。当所涉及的自变量只有一个时，所采用的多项式方程称为一元多项式，其一般形式为： 2012p p y x x x ββββ=+++??????+ 多项式模型在非线性回归分析中占有重要的地位。因为根据数学上级数展开的原理，任何曲线、曲面、超曲面的问题，在一定的围都能够用多项式任意
我国粮食生产与相关投入资料的实证分析
我国粮食生产与相关投入资料的 实证分析 班级：MATH 20xx 学号：xxxxxxxxxx 姓名：LI Wen
我国粮食生产与相关投入资料的实证分析 xxxx13xxxx MATH 20xx LI Wen 摘要：“民以食为天”，粮食是宝中之宝，世界上任何国家都注重粮食生产，我国也不例外。作为农业生产大国，我国的粮食生产取得了举世瞩目的成果。但是应该清醒地看到，在生产实践过程中存在不少问题,制约了我国粮食生产安全。本文将从农业化肥施用量、粮食播种面积、成灾面积、农业机械总动力、农业劳动力等几个方面分析，应用计量模型，分析得出粮食生产函数，比较分析农业化肥施用量、粮食播种面积、成灾面积、农业机械总动力、农业劳动力对粮食生产的不同影响，并提出相应的政策建议。 关键词：粮食生产影响因素经济模型政策建议 Abstract:"Saying" claims, food is a treasure of the treasure, any country in the world pay attention to food production, China is no exception. As agricultural production power, China's food production has achieved remarkable results. But should be clearly aware that many problems in the process of production practice, restricted the safety of grain production in China. This article from agricultural fertilizer seems, the area sown to grain, inundated area, total power of agricultural machinery, agricultural labor force analysis, the application of econometric model, analysis of grain production function, applying the comparative analysis of agricultural fertilizer content, the area sown to grain, inundated area, total power of agricultural machinery, agricultural labor force different influence on food production, and put forward the corresponding policy recommendations. Key words:Food production; Influencing factors; Economic models; Policy Suggestions;
计量经济模型
关于我国影响税收增长因素的实证分析【摘要】：税收是我国财政收入的重要组成部分，对维持社会稳定和促进经济增长有很大的作用。影响税收收入的因素来自于很多方面，从国内生产总值，财政支出和物价这三个方面进行研究，得出税收与三者的关系，为现行政策提供参考。 【关键词】：国内生产总值财政支出零售商品物价水平税收计量模型检验 一、问题的提出 改革开放以来，中国经济高速增长，1978-2008年的31年间，国内生产总值从3645.2亿元增长到314045亿元，一跃成为世界第二大经济体。随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况也发生了很大的变化，中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元，到2008年已增长到54223.79亿元，31年间平均每年增长16.76%。税收作为财政收入的重要组成部分，在国民经济发展中扮演着不可或缺的角色。为了研究影响中国税收增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，以及预测中国税收未来的增长趋势，我们需要建立计量经济模型进行实证分析。而且从进入21世纪以来，我国的经济发展面临着巨大的挑战与机遇，在新的经济背景下，基于知识和信息的产业发展迅速，全球一体化日渐深入，中国已是WTO的一员。新形势的经济发展是经济稳定和协调增长的结果，由于税收具有敛财与调控的重要功能，因而它在现实的经济发展中至始至终都发挥着非常重要的作用，所以研究影响我国税收收入的主要原因具非常重要的作用。 二、模型设定 （一）为了具体分析各要素对提高我国税收收入的影响大小，选择能反映我们税收变动情况的“各项税收收入”为被解释变量（用Y表示），选择能影响税收收入的“国内生产总值（用X1表示）”、“财政支出(用X2表示)”和“商品零售价格指数（用X3表示）”为解释变量。 计量经济学模型的设定 lnY= β0+ β1 lnX1+ β2 lnX2 + β3 X3 + u i （二）确定参数估计值X围 由经济常识知，因为国内生产总值（X1）、财政支出(X2)和商品零售价格指数（X3）的增加均会带动税收收入的增加，所以国内生产总值（X1）、财政支出(X2)和商品零售价格指数（X3）与税收收入应为正相关的关系，所以可估计0＜β1＜1 ,0＜β2＜1, 0＜β3＜1。 表1为由《中国统计年鉴》得到的1990-2009年的有关数据。 表1 税收收入模型的时间序列表
计量经济学分析模型
计量经济学分析模型
摘要 改革开放以来，我国经济呈迅速而稳定的增长趋势，由于分配机制和收入水平的变化，城镇居民生活水平在达到稳定小康之后，消费结构和消费水平都出现了一些新的特点。本文旨在对近几年，我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。首先，我们综合了几种关于收入和消费的主要理论观点；本文根据相关的数据统计数据，运用一定的计量经济学的研究方法，进而我们建立了理论模型。然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后，我们对所得的分析结果和影响消费的一些因素作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。并找到影响居民消费的主要因素。 关键词：居民消费；城镇居民；回归；Eviews
目录 摘要.................................................................. II 前言. (1) 1 问题的提出 (2) 2 经济理论陈述 (3) 2.1西方经济学中有关理论假说 (3) 2.2有关消费结构对居民消费影响的理论 (4) 3 相关数据收集 (6) 4 计量经济模型的建立 (9) 5 模型的求解和检验 (10) 5.1计量经济的检验 (10) 5.1.1模型的回归分析 (10) 5.1.2拟合优度检验： (11) 5.1.3 F检验 (11) 5.1.4 T检验 (12) 5.2 计量修正模型检验： (12) 5.2.1 Y与的一元回归 (13) 5.2.2拟合优度的检验 (13) 5.2.3 F检验 (14) 5.2.4 T检验： (15) 5.3经济意义的分析: (15) 6 政策建议 (16) 结论 (17) 参考文献 (19)
财政收入计量经济学模型分析
我国财政收入的计量经济学模型分析
一、经济理论背景 近几年来，中国经济保持了快速发展势头。财政是同国家的产生和存在相联系。国家为了维持自身的存在和发挥职能，必须消耗一定的社会产品。但是，国家本身通常不直接从事生产活动，因而必须凭借自身拥有的政治权力，强制性地征收一部分社会产品，以满足各方面支出的需要。这种国家的收入和支出就是财政，它是国家凭借政治权力而进行的社会产品的分配。从这一概念的内容可以看出，财政是一种分配关系，是一种以国家为主体、在社会范围内集中性的分配关系。这就是财政的本质。我们选取了全国1978-2001年的财政收入，通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响财政收入的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终使财政收入成为促进中国经济发展的基石。 二、有关财政收入及其影响因素的理论 我们主要从以下几个方面分析我国财政收入的影响因素： ①税收 税收是国家为实现其职能，凭借政治权力，按照法律规定，通过税收工具强制地、无偿地征参与国民收入和社会产品的分配和再分配取得财政收入的一种形式。 ②国民生产总值gross national product（GNP） GNP是指一个国家（地区）所有常住机构单位在一定时期内（年或季）收入初次分配的最终成果。 ③其他收入 包括基本建设贷款归还收入、基本建设收入、捐赠收入等。例如企业、个人的捐款，国际组织和别国政府的援助等。 ④从业人数 非农业就业人数为就业报告中的一个项目，该项目主要统计从事农业生产以外的职位变化情形。非农就业人数主要是反映制造行业和服务行业的发展及其增长，数字减少便代表企业减低生产，经济步入萧条。 ⑤进出口额 是指一个国家（地区）与另一个国家（地区）之间的商品和劳务的交换。这种贸易由进口和出口两个部分组成。 我们猜想财政收入的增加或减少与以上五个因素有关。 三、分析影响财政收入的目的和意义 影响财政收的根本性因素济是经发展水平，所以只有大力发展经济，使经济持续稳定地增长，财政收入才能增加。 增加财政收入要处理好国家、企业、个人的关系。财政收入的增加是财政支出的前提，也是在市场经济条件下发挥国家宏观调控作用的基础。虽然从长远来看，国家实力的增强必然会给每个企业的发展和人民生活水平的提高带来机会，但是，它毕竟与企业和人民的希望不完全相等。所以，必须把握财政收入增长的度。如果国家财政收入过多，就是财政资金分配不当的一种表现。它的结果是会直接减少企业和个人的收入，这对企业生产规模的扩大和个人购买力的增加产生不利影响，最终会阻碍经济的发展，背离财政收入增加的初衷，反而导致财政收入增加困难。如果国家财政收入过少，其直接后果则是减少财政在经济建设方面
为简化模型,假定其生产函数为C-D形式
人力资本与经济增长 99数理经济罗宇雷 摘要：本文通过对包含人力和物资资本的单部门增长模型的分析，结合中国实际论述了人力资本在经济增长中的重要作用，并根据当代中国人力资本的现状提出了一些建议。 关键词：经济增长人力资本物资资本 一导言 人们都说当今世界已步入知识经济时代，那么什么是知识经济呢？知识经济是一种以人力资本为中心的经济形态，关于知识经济的含义，我们一般都认同了经合组织的定义，即知识经济是以知识为基础的经济。但在对“以知识为基础”的理解上却出现了两种相反的观点，一种是将这个“知识’看作是包括了入类迄今所创造的知识的总和，不仅包括科学技木、管理科学等可直接作用于生产的知识、还包括了与其没有直接联系的社会人文方面的知识；另一种观点则认为任何一种经济形态均是以知识为基础的，只是各发展阶段所蕴含和使用的知识量不同罢了，因此“其与经济组合而成‘知识经济’，概念的外延必然模糊不清。” 那么如何来理解“知识”的含义呢？我们认为应从两方面来理解。（1）从生产手段来理解。从人类社会诞生开始。人类就开始积累并使用知识，知识随之成为人们进行生活和生产的重要手段。在知识经济形势下，由于信息和通讯技术的高度发展以及高科技产品的创造和使用，使知识的创造、储存和使用方式发生了重大变革，知识与信息作为生产手段的作用随之上升到一个前所未有的高度。但这一点只是知识经济的一个重要特征而不能说明知识经济作为一种独立的经济形态的本质。（2）从人力资本角度来理解。知识并不是凭空产生的，知识和信息本身也不会创造价值，只有将人的劳动与知识和信息手段结合起来才能创造出财富。知识因素是人力资本的最重要的要素，在传播、储存知识，在生产、创造过程中知识和人的因素是密不可分的，“人力资本的显著标志是它属于人的一部分。它是人类的，因为它表现在人身上；它又是资本，因为它是未来满足或未来收入的源泉或两者的源泉……没有人能把自己同他所拥有的人力资本分开，他必将始终带着自己的人力资本，无论这笔资本是用于生产还是用于消费。”邻力生产羊段的知识的存在，必须通过劳动者的使用、开发和创新，才能真正实现其价值c 只有包括在人的因素中的知识成为人力资本中最突出的生产 二人力资本的含义 人力资本理论产生于20世纪50年代中期，形成于60年代并有了进一步的发展。它在欧美日本等发达国家里有着广泛的影响，在发展中国家里也在迅速传播。198O年11月，人力资本理论主要代表人物、美国著名经济学家西奥多·W·舒尔茨来我国讲学，这一理论开始在我国传播。由于经济增长源泉来自何处，早在50年代,经济学家索洛就提出开创现代经济增长理论先河的“新古典”，这一理论形成的历史较短，且来源于西方，故人们对人力资本概念及理论的认识有点模糊不清，总是用传统的眼光来认识它，这难免有曲解其含义的现象存在。如人们往往将人力资本和与其相似术语名词诸如人力投资、人力资源和物质资本相混淆：
计量经济学经济模型分析
我国居民消费水平的变量因素分析 2010级工程管理赵莹 201000271120 改革开放以来，我国居民收入与消费水平不断提高，居民消费结构升级和消费需求扩张成为我国经济高速增长的主要动力，特别是进入20世纪90年代以来，居民消费需求对国民经济发展的影响不断增大，对国民经济产生了拉动作用。我国经济逐步由短缺经济走向过剩经济、由卖方市场转向买方市场，社会消费需求不足，居民消费问题显得更加突出。特别市对于如何启动内需，扩大居民消费变得越来越重要。因此，及时把握国民经济发展格局中居民消费需求变动趋势，制定符合我国现阶段情况的国民消费政策，对于提高我国经济增长速度和质量都有重要意义。 我选取了全国1990年-2009年居民消费水平及其影响因素的统计资料，详 一、建立回归模型并进行参数估计 导入数据后得到下表：
表2 由表2可知，模型估计的结果为： 550.78004.0023.0403.0?3 21-+-=X X X Y (0.046) (0.016) (0.006) (50.521) t= (8.743) (-1.442) (0.802) (-1.555) 999564.02=R 999483.02=R F=12239.64 n=20 D.W.=0.9217 二、异方差性的检验 用怀特检验进行异方差性的检验，得出下表：
表3 由表3可知，35292.11n 2 =R ，由怀特检验，在α=0.05的情况下，查可 知92.16905 .02 =）（χ >35292.11n 2=R ，表明模型不存在异方差性。 三、序列相关性的检验 由表2中结果可知D.W.=0.9217，D.W.检验结果表明，在5%的显著性水平下，n=20，k=2，查表得20.1d =L ，41.1d =U ，由于0 柯布-道格拉斯生产函数及其应用 考号：： ［内容提要］ 生产函数是指在一定时期内，在技术水平不变的情况下，生产中所使用的各种生产要素的数量与所能生产的最大产量之间的关系。柯布—道格拉斯生产函数是在生产函数的一般形式上作出的改进，引入了技术资源这一因素。用来预测国家和地区的工业系统或大企业的生产和分析发展生产的途径的一种经济数学模型，它是经济学中使用最广泛的一种生产函数形式，采用的边际分析方法，可用于分析要素投入对产量（产出）的贡献率、规模收益和其他系列问题。柯布—道格拉斯生产函数模型广泛应用于经济数量分析，运用我国1990-2008年的相关数据，运用应用统计学的方法来验证我国经济增长方式是粗放式的，提出应该加大科技创新投入，进而加快促进技术进步，深化经济和政治体制改革来加快我国省经济增长方式的转变。 ［关键词］生产函数柯布道格拉斯经济数量分析经济增长 一、生产函数 （一）简述 生产函数是指在一定时期内，在技术水平不变的情况下，生产中所使用的各种生产要素的数量与所能生产的最大产量之间的关系。它可以用一个数理模型、图表或图形来表示。换句话说，就是一定技术条件下投入与产出之间的关系，在处理实际的经济问题时，生产函数不仅是表示投入与产出之间关系的对应，更是一种生产技术的制约。例如，在考虑成本最小化问题时，必须要考虑到技术制约，而这个制约正是由生产函数给出的。另外，在宏观经济学的增长理论中，在讨论 技术进步的时候，生产函数得到了很大的讨论。 （二）常见生产函数 1、固定投入比例生产函数 固定投入比例生产函数是指在每一个产量水平上任何一对要素投入量之间的比例都是固定的生产函数。 2、柯布-道格拉斯生产函数 柯布-道格拉斯生产函数是由数学家柯布(C.W.Cobb)和经济学家道格拉斯(PaulH.Douglas)于20世纪30年代提出来的。柯布—道格拉斯生产函数被认为是一种很有用的生产函数，因为该函数以其简单的形式具备了经济学家所关心一些性质，它在经济理论的分析和应用中都具有一定意义。 （三）特点 1、生产函数反映的是在既定的生产技术条件下投入和产出之间的数量关系。如果技术条件改变，必然会产生新的生产函数。 2、生产函数反映的是某一特定要素投入组合在技术条件下能且只能产生的最大产出。 （四）分类 生产函数分一种可变投入生产函数和多种可变投入生产函数。 1、一种可变投入生产函数 对既定产品，技术条件不变、固定投入(通常是资本）一定、一种可变动投入（通常是劳动)与可能生产的最大产量间的关系，通常又称作短期生产函数。 2、多种可变投入生产函数 在考察时间足够长时，可能两种或两种以上的投入都可以变动、甚至所有的投入都可以变动，通常称为长期生产函数。 二、柯布-道格拉斯生产函数 上海市当年累计合同金额和实际投资的分析 外商投资统计的基本任务是：及时、准确、全面地反映上海吸收外商投资情况，对国家批准的外商投资协议、合同和实际执行情况，以及由此产生的经济效益和已设立外商投资企业运营等方面的情况，进行系统的统计调查、统计分析，实行统计监督。为政府部门经济管理和宏观决策提供统计信息、统计咨询，并为对外交流提供服务。外商投资统计具体实施工作采取分级负责；各级外资主管部门组织、协调、管理本级职责范围内的外资统计工作。各市级集团公司负责集团公司投资的中外合资、中外合作和股份制外商投资企业；各区县外资统计主管部门负责本行政区内外商独资企业、无主管部门的外商投资企业；闵行、虹桥、漕河泾三个经济技术开发区相关开发公司，临港、洋山、化工区管委会负责相关区域内无主管部门的外商投资企业；中央企业和暂未落实中方上级主管部门的，由上海市商务委员会直接负责 一、收集数据 对数据进行整理描述 二、建立模型 建立如下一元回归模型： μββ++=x 10y （本模型中x 表示当年累计合同 金额，Y 表示实际投资） 三、模型检验 （一）、卡方检验 （二）、回归分析 （三）、T检验 通过T型检验 T=7.363，自由度df=19,sig.=0.000并且sig.(双 侧)=0.000。由于sig.比α=0.05小得多，故认为上海市当年累计合同金额和实际投资有关。 对数据进行回归分析的计算结果，利用0β和1β的估计值，可建立如下上海市实际投资函数： 四、认识 从回归估计的结果看，模型较好。可以看出上海市当年累计合同 金额和实际投资有关，并且两者的相关性较强。可以看出企业按合同（章程）规定的外商以现汇、实物、外商所得股利的再投资以及工业产权、专有技术、土地使用权、无形资产计价等的全部实缴资本额。包括经有关部门批准，外商用于扩大再生产、发展企业规模或补充基本建设资金不足而投入的追加资本及外商所得股利的再投资。其中，外商增资额予以单独列出。外商实际投资额有增减变动的，必须以会计师事务所出具的验资报告及相关附件作为统计依据，实缴资本额一律折成美元计算。投资方如来自两个以上不同的国家（地区），请一一列明（下同）。企业按合同（章程）规定的中方以现金、 实物以及工业产权、专有技术、 土地使用权等无形资产计价的全部实缴资本额。包括经有关部门批准，中方用于扩大再生产、 发展企业规模或补充基本建设资金不足而投入的追加资本及中方所得股利的再投资。其中，中方增资额及由中方利润转入的增资部分，予以单独列出。 X +=998.0054.2-Y ? #学术探讨# 现代计量经济学模型体系解析* 李子奈刘亚清 内容提要:本文对现代计量经济学模型体系进行了系统的解析,指出了现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,在经典计量经济学模型理论的基础上,发展成为相对独立的模型理论体系,包括基于研究对象和数据特征而发展的微观计量经济学、基于充分利用数据信息而发展的面板数据计量经济学、基于计量经济学模型的数学基础而发展的现代时间序列计量经济学、基于非设定的模型结构而发展的非参数计量经济学,并对每个分支进行了扼要的描述。最后在/交叉与综合0的方向上提出了现代计量经济学模型理论的研究前沿领域。 关键词:经典计量经济学时间序列计量经济学微观计量经济学 一、引言 计量经济学自20世纪20年代末30年代初诞生以来,已经形成了十分丰富的内容体系。一般认为,可以以20世纪70年代为界将计量经济学分为经典计量经济学(Classical Econometrics)和现代计量经济学(Mo dern Eco no metr ics),而现代计量经济学又可以分为四个分支:时间序列计量经济学(Tim e Ser ies Econo metrics)、微观计量经济学(M-i cro-econometrics)、非参数计量经济学(Nonpara-m etric Econometrics)以及面板数据计量经济学(Panel Data Eco nom etrics)。这些分支作为独立的课程已经被列入经济学研究生的课程表,独立的教科书也已陆续出版,应用研究已十分广泛,标志着它们作为计量经济学的分支学科已经成熟。 据此提出三个问题:一是经典计量经济学的地位问题。既然现代计量经济学模型体系已经成熟,而且它们都是在经典模型理论的基础上发展的,那么经典模型还有应用价值吗?是不是凡是采用经典模型的研究都是低水平和落后的?二是现代计量经济学的各个分支的发展导向问题。即它们是如何发展起来的?三是现代计量经济学进一步创新和发展的基点在哪里?回答这些问题,对于正确理解计量经济学的学科体系,对于计量经济学的课程设计和教学内容安排,对于正确评价计量经济学理论和应用研究的水平,对于进一步推动中国的计量经济学理论研究,都是十分有益的。 现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,以经典计量经济学模型理论为基础而发展起来的。所谓/问题0,包括研究对象和表征研究对象状态和变化的数据。研究对象不同,表征研究对象状态和变化的数据具有不同的特征,用以进行经验实证研究的计量经济学模型既然不同,已有的模型理论方法不适用了,就需要发展新的模型理论方法。按照这个思路,就可以用图1简单地描述经典计量经济学模型与现代计量经济学模型各个分支之间的关系。 本文试图从方法论的角度对现代计量经济学模型的发展,特别是现代计量经济学模型与经典计量经济学模型之间的关系进行较为系统的讨论,以期对未来我国计量经济学的发展研究提供借鉴和启示。本文的内容安排如下:首先分析经典计量经济学模型的基础地位,明确它在现代的应用价值,同时对发生于20世纪70年代的/卢卡斯批判0的实质进行讨论;然后依次讨论时间序列计量经济学、微观计量经济学、非参数计量经济学以及面板数据计量经济学的发展,回答它们是以什么问题为导向,以什么为目的而发展的;最后以/现代计量经济学模型体系的分解与综合0为题,讨论现代计量经济学的前沿研究领域以及从对我国计量经济学理论的创新和发展 ) 22 ) *本文受国家社会科学基金重点项目(08AJY001,计量经济学模型方法论基础研究)的资助。 思考题答案 第一章绪论 思考题 怎样理解产生于西方国家的计量经济学能够在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用 答：计量经济学的产生源于对经济问题的定量研究，这是社会经济发展到一定阶段的客观需要。计量经济学的发展是与现代科学技术成就结合在一起的，它反映了社会化大生产对各种经济因素和经济活动进行数量分析的客观要求。经济学从定性研究向定量分析的发展，是经济学逐步向更加精密、更加科学发展的表现。我们只要坚持以科学的经济理论为指导，紧密结合中国经济的实际，就能够使计量经济学的理论与方法在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用。 理论计量经济学和应用计量经济学的区别和联系是什么 答：计量经济学不仅要寻求经济计量分析的方法，而且要对实际经济问题加以研究，分为理论计量经济学和应用计量经济学两个方面。 理论计量经济学是以计量经济学理论与方法技术为研究内容，目的在于为应用计量经济学提供方法论。所谓计量经济学理论与方法技术的研究，实质上是指研究如何运用、改造和发展数理统计方法，使之成为适合测定随机经济关系的特殊方法。 应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映经济事实的统计数据为依据，用计量经济方法技术研究计量经济模型的实用化或探索实证经济规律、分析经济现象和预测经济行为以及对经济政策作定量评价。 怎样理解计量经济学与理论经济学、经济统计学的关系 答：1、计量经济学与经济学的关系。联系：计量经济学研究的主体—经济现象和经济关系的数量规律；计量经济学必须以经济学提供的理论原则和经济运行规律为依据；经济计量分析的结果：对经济理论确定的原则加以验证、充实、完善。区别：经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量；计量经济学对经济关系要作出定量的估计，对经济理论提出经验的内容。 2、计量经济学与经济统计学的关系。联系：经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量；经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据；经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据。区别：经济统计学主要用统计指标和统计分析方法对经济现象进行描述和计量；计量经济学主要利用数理统计方法对经济变量间的关系进行计量。 在计量经济模型中被解释变量和解释变量的作用有什么不同 答：在计量经济模型中，解释变量是变动的原因，被解释变量是变动的结果。被解释变量是模型要分析研究的对象。解释变量是说明被解释变量变动主要原因的变量。 一个完整的计量经济模型应包括哪些基本要素你能举一个例子吗 答：一个完整的计量经济模型应包括三个基本要素：经济变量、参数和随机误差项。 例如研究消费函数的计量经济模型：u + = α βX Y+ 其中，Y为居民消费支出，X为居民家庭收入，二者是经济变量；α和β为参数；u是随机误差项。 假如你是中央银行货币政策的研究者，需要你对增加货币供应量促进经济增长提 第五章 单方程计量经济学应用模型 一、填空题： 1．当所有商品的价格不变时，收入变化1%所引起的第i 种商品需求量的变化百分比叫做需求的 。 2．对于生活必需品，需求的收入弹性i E 的取值区间为 ，需求的自价格弹性的取值区间为 。 3．当收入和其他商品的价格不变时，第j 种商品价格变化1%所引起的第i 种商品需求量的变化百分比，叫做需求的 。 4．替代品的需求互价格弹性ij E 0；互补品的需求互价格弹性 ij E 0；无关商品的需求 互价格弹性 ij E 0。 5．吉芬商品的需求自价格弹性 0。 6．西方国家发展的需求函数模型的理论模型，是由 函数在 最大化下导出的。而对数线性需求函数模型和线性需求函数模型则是由 拟合得到的。 7．在线性支出系统需求函数模型 )(∑-+ =j j j i i i i r p V p b r q 中，V 表示总 ，i r 表示第i 种商品的 需求量，i b 表示第i 种商品的边际 份额。 8．在扩展的线性支出系统需求函数模型 )(∑-+ =j j j i i i i r p I p b r q 中，I 表示 ，i r 表示第i 种商 品的 需求量，i b 表示第i 种商品的 消费倾向。 9．在绝对收入假设消费函数模型C Y Y t t t t =+++αββμ012 （t T =12,,,Λ）中，参数a 表示 ， 且a 0； t t Y C 10ββ+=，参数b 1＜0，表示递减的边际消费倾向。 10．在绝对收入假设消费函数模型 C Y Y t t t t =+++αββμ012 （t T =12,,,Λ）中，参数b 1 0，以反映边际消费倾向 规律。 计量经济学数据分析 学院：管理与经济学院 专业：技术经济及管理 姓名：葛文 学号：20808172 分析中国经济发展对中国股票市场的影响 本文通过分析2000年到2007年各月股票市场流通市值（value），成交金额(turnover)，GDP现价和居民储蓄(saving)的相关数据，试图分析我国经济发展对股票市场的影响。数据来源为CCFR数据库和证监会网站。具体分析如下： 一、绘制四个数据变量的线性图，查看2000年到2007年他们各自的走势。 二、采用最小二乘法（ＯＬＳ）进行分析 回归表达式：gdp=10433.48+0.191218*turnover 其中：Prob低于0.05，说明对应系数显著不为零；R2=0.195641，说明拟合程度一般；Prob（F-statistic）=0.000013<0.05，说明至少有一个解释变量的回归系数不为零。 回归表达式：gdp=8470.567+0.196853*value 其中：Prob低于0.05，说明对应系数显著不为零；R2=0.154730，说明拟合程度一般；Prob（F-statistic）=0.000125<0.05，说明至少有一个解释变量的回归系数不为零。 三、格兰杰因果检验 （1）检验GDP同流通市值之间的格兰杰因果关系 滞后期为10，P(F>1.08348)=0.38941，P(F>2.67705)=0.00904，所以原假设“TURNOVER不是GDP变化的原因”被接受，但原假设“GDP不是TURNOVER 变化的原因”被拒绝。 （2）检验GDP同成交金额之间的格兰杰因果关系 滞后期为10，P(F>0.63514)=0.77782，P(F>3.30636)=0.00185，所以原假设“VALUE不是GDP变化的原因”被接受，但原假设“GDP不是VALUE变化的原因”被拒绝。 四、时间序列模型估计 （1）时间序列图 （2）流通市值的相关图和偏相关图 由图可知，流通市值的是平稳序列。 （3）成交金额的相关图和偏相关图 由图可知，成交金额是平稳序列。 （4）GDP与居民储蓄散点图 五、居民储蓄的单位根ADF检验（一阶差分） ADF=-7.449984，为负且绝对值很大，则拒绝单位根假设而表明序列是平稳的。 六、VAR模型分析与协整检验 （1）GDP与流通市值的VAR模型 （2）GDP与成交金额的VAR模型 （3）DGP与成交金额的协整性检验 以检验水平0.05判断，迹统计量检验有12.66143<15.49471， 我国人口数量的相关分析 一，寻找相关数据 二，进行模型的建立 打开Eviews，建立一个新的Workfile。数据类型为时间序列，1979~2012年。 输入被解释变量y与5个解释变量（如图所示） 将数据导入group中 分别观察y与x1,x2,x3,x4,x5的散点图，Y与x1的散点图： Y与x2的散点图： Y与x4的散点图： 观察上述散点图发现y与x1，x2，x3，x4，x5为非线性关系，因此对其进行非线性模型的线性化处理。 三，对模型进行参数估计 首先对模型进行线性化处理 对其进行模型回归，输入ls y c z1 z2 z3 z4 z5 得到如下图所示回归结果 回归结果为 i Y ^ =-123441.8-3988.052Z 1 +5043.003Z 2 +6105.032Z 3 -11.015X 4 +20443.4Z 5 i Y ^ =-123441.8-3988.05log(X 1 )+5043.0log(X 2 )+6105.03log(X 3 )-11.015X 4 +20443.4 log(X 5 ) t =(-5.5428) (-2.2016) (0.7198) (7.8404) (-5.3888) (6.2395) R 2 =0.997258 2— R =0.996769 F=2037.054 DW=0.981736 (1)经济意义检验 β1=-3988.052，说明出生率每增加单1%，我国总人口减少3988.052单位； β2=5043.003，说明死亡率每增加单1%，我国总人口增加5043.003单位； β3=6105.032，说明人均可支配收入每增加1个单位，我国总人口增加6105.032单位； β1=-11.015，说明受高等教育人数每增加1个单位，我国总人口减少11.015单位； β1=20443.4，说明医疗机构数每增加1个单位，我国总人口增加20443.4单位； (2)统计检验 ○ 1拟合优度检验 可决系数R 2 =0.997258，修正后的可决系数2 — R =0.996769，表明拟合结果相当好。 ○ 2T-检验 由表可知各参数的t 统计量为 β1为t 1=-2.2016 β2为t 2=0.7198 β3为t 3=7.8404柯布道格拉斯生产函数及其应用
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